Edge Computing Träningskurs

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till IT-proffs och affärschefer på mellannivå som vill förstå potentialen hos IoT och edge computing för att möjliggöra effektivitet, realtidsbearbetning och innovation inom olika branscher.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna för IoT och edge computing och deras roll i digital transformation.
• Identifiera användningsfall för IoT och databehandling på gränsenheter inom tillverknings-, logistik- och energisektorerna.
• Skilj mellan arkitekturer och distributionsscenarier för gräns- och molnbaserad databehandling.
• Implementera edge computing-lösningar för förutsägande underhåll och beslutsfattande i realtid.

Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till utvecklare på mellannivå, systemarkitekter och branschprofessionella som vill utnyttja Edge AI för att förbättra IoT-applikationer med intelligent datahantering och analytiska förmågor.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i Edge AI och dess tillämpning inom IoT.
• Konfigurera och konfigurera Edge AI-miljöer för IoT-enheter.
• Utveckla och distribuera AI-modeller på kantelement för IoT-applikationer.
• Implementera realtidsdatahantering och beslutsfattande i IoT-system.
• Integrera Edge AI med olika IoT-protokoll och plattformar.
• Ta hänsyn till etiska överväganden och bästa praxis för Edge AI inom IoT.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till yrkesverksamma på mellannivå som vill tillämpa Federated Learning för att optimera IoT- och edge computing-lösningar.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna och fördelarna med Federated Learning i IoT och databehandling på gränsenheter.
• Implementera Federated Learning modeller på IoT-enheter för decentraliserad AI-bearbetning.
• Minska latensen och förbättra beslutsfattandet i realtid i databehandlingsmiljöer på gränsenheter.
• Hantera utmaningar relaterade till datasekretess och nätverksbegränsningar i IoT-system.